मूविंग एवरेज क्रॉसओवर पर आधारित ट्रेंड फॉलोइंग रणनीति
ChaoZhang
अवलोकन
यह रणनीति विभिन्न प्रकार की औसत रेखाओं की गणना करके (सरल चलती औसत SMA, सूचकांक चलती औसत EMA, Hull चलती औसत HMA और वॉल्यूम भारित चलती औसत VWMA) और उनके चौराहे की तलाश करके, एक प्रवृत्ति का आकलन करती है और प्रवृत्ति का पालन करती है। एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है जब एक छोटी औसत रेखा नीचे से लंबी अवधि की औसत रेखा को पार करती है; एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है जब एक छोटी औसत रेखा ऊपर से नीचे से लंबी अवधि की औसत रेखा को पार करती है।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति मुख्य रूप से दो अलग-अलग औसत रेखाओं के बीच संबंधों की तुलना करके बाजार की चाल का न्याय करती है। विशेष रूप से, दो औसत रेखाओं के प्रकार और लंबाई को इनपुट पैरामीटर के माध्यम से सेट करें। इनमें से पहली औसत रेखा लंबी है, जो लंबी अवधि की प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करती है; दूसरी औसत रेखा छोटी है, जो वर्तमान अल्पकालिक प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करती है।
जब अल्पकालिक औसत रेखा नीचे से लंबी अवधि की औसत रेखा को पार करती है, तो यह अल्पकालिक प्रवृत्ति को मजबूत करती है, और कीमत ऊपर की ओर बढ़ जाती है, इसलिए इस चौराहे पर एक खरीद संकेत जारी करती है। इसके विपरीत, जब अल्पकालिक औसत रेखा ऊपर से लंबी अवधि की औसत रेखा को पार करती है, तो यह अल्पकालिक प्रवृत्ति को कमजोर करती है, और कीमत नीचे की ओर बढ़ जाती है, इसलिए इस चौराहे पर एक बिक्री संकेत जारी करती है।
इस तरह के एक-तरफ़ा पारदर्शी निर्णय के माध्यम से बाजार के रुझानों का पालन करके व्यापार करें।
रणनीतिक लाभ
- एक क्लासिक और व्यावहारिक तकनीकी सूचक के रूप में औसत रेखा के क्रॉस का उपयोग करने की मुख्य प्रवृत्ति
- कई अलग-अलग प्रकार के समरेखा संयोजनों का समर्थन करता है, उच्च लचीलापन
- रणनीतिक तर्क सरल और स्पष्ट है, इसे आसानी से समझना और इसे अंजाम देना आसान है, यह मात्रात्मक लेनदेन को स्वचालित करने के लिए उपयुक्त है
- विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए लचीला कॉन्फ़िगर करने योग्य पैरामीटर
जोखिम विश्लेषण
- औसत रेखा में विलंबता होती है, जब क्रॉस सिग्नल जारी किया जाता है, तो मूल्य आंदोलन पहले से ही हो सकता है या रिवर्स पॉइंट के करीब हो सकता है, कुछ विलंबता की गलतफहमी का जोखिम होता है
- प्रवृत्ति का आकलन गलत हो सकता है, जिससे अनावश्यक नुकसान हो सकता है
- औसत-रेखा पैरामीटर को उचित रूप से कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है, अलग-अलग पैरामीटर परिणामों में भारी अंतर पैदा कर सकते हैं
जोखिम समाधान:
- बाजार में बदलाव के प्रति संवेदनशीलता बढ़ाने के लिए औसत चक्र को उचित रूप से छोटा करना
- अन्य मापदंडों के साथ सत्यापन, गलतफहमी से बचें
- पैरामीटर अनुकूलन विधियाँ: टूर, मशीन लर्निंग, आनुवंशिक एल्गोरिदम आदि
- स्थिति के आकार और स्टॉपलॉस पर उचित नियंत्रण
रणनीति अनुकूलन दिशा
- निर्णय लेने की सटीकता बढ़ाने के लिए कई सूचकांकों के साथ अन्य सूचकांक फ़िल्टर जोड़ना
- बाजार की स्थिति के अनुसार औसत रेखा को स्वचालित रूप से समायोजित करना
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ स्वचालित अनुकूलन पैरामीटर
- स्टॉप-लॉस रणनीति का अनुकूलन
संक्षेप
इस रणनीति के आधार पर समानांतर क्रॉस निर्णय मुख्य रुझानों के क्लासिक विचार है, विभिन्न समानांतर के संयोजन के माध्यम से लचीला आवेदन. रणनीति तर्क सरल है, आसानी से लागू करने के लिए, स्वचालित व्यापार के लिए उपयुक्त है. कुल मिलाकर, इस रणनीति के कुछ व्यावहारिकता है, लेकिन वहाँ भी कुछ सुधार अनुकूलन के लिए जगह है. इस तरह के पैरामीटर अनुकूलन, अन्य फिल्टर निर्णय जोड़ने के रूप में तरीकों के माध्यम से, रणनीति के प्रदर्शन में लगातार सुधार कर सकते हैं.
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//study(title="MA Crossover Strategy", overlay = true)
strategy("MA Crossover Strategy", overlay=true)
src = input(close, title="Source")
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type2 = input("HMA", "2nd MA Type", options=["SMA", "EMA", "HMA", "VWMA"])
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//plot(series=price, style=line, title="Price", color=black, linewidth=1, transp=0)
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